創鑫智慧挖英特爾前大將,任命CEO!AI晶片擊敗輝達、台積電也看好,這家新創什麼來頭?
創鑫智慧挖英特爾前大將,任命CEO!AI晶片擊敗輝達、台積電也看好,這家新創什麼來頭?

創鑫智慧於今(16日)宣布,任命台灣英特爾前總經理劉景慈為新任執行長。劉景慈擁有豐富的資料中心、PC客戶端和半導體等多樣化的商業領域領導經驗,將進一步深化創鑫智慧與市場需求之間的連結。

劉景慈於英特爾任職期間,為美國與亞洲成功發展資料中心生態系的關鍵人物,並為該公司贏得許多合作案。此外,劉景慈還曾帶領Chromebook工程產品線,與OEM和主要雲端服務供應商建立合作關係,將使用x86處理器架構的Chromebook,打造成當今市場上先進的雲端客戶系統。

創鑫智慧創辦人暨董事長林永隆表示:「非常高興宣布劉景慈成為創鑫智慧的新任執行長,相信他將充分發揮創鑫智慧所具備的人才優勢,促進與合作夥伴的緊密關係。」

創鑫智慧在這波AI浪潮中頗受關注,如今又找來英特爾前大將,究竟這間員工數才50人的IC設計商,是如何在短短的4年內找到AI市場,以黑馬之姿走入國際視野?以下為5月報導:

新聞照片_創鑫智慧執行長 劉景慈
創鑫智慧執行長劉景慈。
圖/ 創鑫智慧

AI(人工智慧)浪潮正熱,GPU大廠輝達(NVIDIA)成為全球焦點。然而,來自台灣的晶片小廠創鑫智慧,卻在AI晶片產業測試基準的工程聯盟(MLCommons)近期公布的資料中,在每瓦的資料中心伺服器的查詢次數上,擊敗輝達。

資料顯示,在每瓦1,060次查詢(queries)上,創鑫智慧擊敗輝達,以能效為H100的1.7倍的成績,位居第一 。這意味著創鑫智慧的晶片,能讓如臉書(Meta)、谷歌(Google)這樣的科技巨頭,達到更好的查詢效率,兼具省電目的。

延伸閱讀:Meta公開首款自研AI晶片「MTIA」,最快2025年推出!台積電7奈米助攻

創鑫智慧
創鑫智慧近期在人工智慧晶片產業測試基準的工程聯盟(MLCommons)公布的資料中,在每瓦的資料中心伺服器的查詢次數上,擊敗輝達。
圖/ 創鑫智慧官網

這間員工數才50人的IC設計商,是如何在短短的4年內找到AI市場,以黑馬之姿走入國際視野?

創鑫智慧擊敗輝達、能效為H100的1.7倍!他們如何找到屬於自己的AI路?

這並非創辦人林永隆的第一次創業,25年前,林永隆就曾與石克強等業界先進一同創辦了創意電子。創鑫智慧是他從清華大學資工系教授身份退下後的二次創業,而選擇的題材,則是當紅的AI晶片。

放眼全球,輝達無疑是當今AI晶片龍頭。在這樣的局勢下,創鑫智慧則在廣大的AI商機中,找到了一條與輝達不同的道路。林永隆肯定地說:「我們跟輝達,是在打不同的東西。」

他解釋,輝達生產的是通用GPU,意味著需要照顧的範圍相當廣闊,從工程、氣象模擬在到遊戲等都要能夠適用。然而,對企業主來說,若使用GPU的目的簡單不複雜,這樣高規格的GPU採買不見得符合企業的成本效益。

「這就很像以前的DVD(數位光碟播放器)。」林永隆說舉例,過去DVD剛興起時,人們會買動輒3、5萬的筆記型電腦來看DVD。雖然電腦用途多,是通用機器,但若只為觀看DVD,實際上並不划算,猶如用大砲打小鳥,手段與目的並不相符。

「後來就出現像是3,000塊這種價錢的DVD Player。」林永隆認為,雖然DVD Player只能做好一件事,但對使用者說已經足夠,「挖礦也是同樣概念,用GPU挖礦耗電量實在太大了。」林永隆指出,這就是為何像比特大陸這樣的企業,會生產ASIC(特殊應用晶片)特定用途晶片,就是希望能達到省電。

創鑫智慧
創鑫智慧瞄準特殊應用晶片,走出與輝達不同的AI路。
圖/ 創鑫智慧官網

這意味著,創鑫智慧找到的戰場,並不是在晶片效能表現(performance)上與如輝達、超微(AMD)這樣的大廠競爭, 而是針對特定用途、在專精的領域上,加快AI的運算,藉此取得客戶青睞 。而如何做到省電又兼顧成本,則是創鑫智慧在晶片設計上著墨的重點。

美國科技媒體《VentureBeat》日前就披露,GPT-3有1,750億參數,訓練成本高達1,200萬美元,是同類中參數數量最多、最昂貴的模型之ㄧ。「像Google如果要把AI加到他的搜尋中,不會賺錢反而會虧錢。」林永隆說。

特殊AI晶片拿下美系客戶!創鑫智慧:社群演算法終會公開,是AI好機會

有了確切戰略方向,創鑫智慧首先瞄準的領域,便是需要大量推薦系統的社群軟體。林永隆預言:「以後社群的演算法,一定都會被要求公開。」

他指出,當前演算法大多不透明,帶有特定目的、偏見或錯誤的推薦系統議題也被越來越多人討論,公開演算法的聲量正在加劇。林永隆指出,「比如為解決偏見問題,有些會設幾個key word(關鍵字)就擋掉了,但公開演算法後不能這樣做。」

日前推特(Twitter)擁有者伊隆.馬斯克(Elon Musk)便已開出第一槍,公開推特演算法。他表示,推特演算法不盡完善,但起碼能有更透明資訊,了解自己是否被操縱。

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林永隆大膽預言,未來社群媒體演算法肯定會公開,屆時就是特殊應用AI晶片大顯身手之時。圖為推特CEO馬斯克。
圖/ Getty Images

然而公開演算法,並不會讓精準推薦需求消失。企業將被要求透過其他方式,建立更完善的推薦機制,在精準推薦的同時又能兼顧科技倫理。在這樣的情況下,企業將不可能僅透過人為設置關鍵字的方式處理,而是會加入更多運算,「所以推薦模型(model)會越來越複雜。」意味著將來應用於推薦系統的算力必須更強、更快。

創鑫智慧透露,預計第一批客戶為美系企業,雙方正在交涉中,產品也還在工程階段,同時也正與電商及零售客戶洽談,預期在社群之後,還會跨足虛實整合應用,並推展亞洲市場。

台積電也肯定,除了聯發科就是它!這家IC設計小廠為何投片7奈米?

創鑫智慧解鎖的另一項成就,就是成為繼聯發科後,國內第二家投片台積電7奈米的IC設計商。一位半導體基金經理人指出,台積電向來在接單前都會先評估新客戶的成長性。換句話說,能夠投片台積電7奈米,即代表是對創鑫智慧的一種肯定。

問起為何從7奈米開始時,林永隆表示,當初是先以想達到怎樣的表現、需要多少算力作為思考起點,再去評估不同製程節點的優劣,包含價格、能耗等等。林永隆補充:「你還要思考,不同製程的IP成熟度,以及是否有已經過市場驗證過的產品。」

創鑫智慧董事長林永隆
經過各方考量,創鑫智慧決定投片7奈米,成為繼聯發科之後,國內第二間投片台積電7奈米的廠商。
圖/ 蔡仁譯攝影

恰好在創鑫智慧投片的2021年,7奈米的相關IP都已成熟。未來創鑫智慧也不排除朝更成熟的製程進行投片,全依未來的客戶需求。

走過創意電子的創業,回歸校園後再次出山,創鑫智慧的專利掛滿大門牆面。林永隆表示,台灣是以世界一流的水準來培養人才,而AI是一個大舞台,足以讓人才發揮長才。他開玩笑地說:「你怎麼知道我80歲的時候,會不會再創業?」

延伸閱讀:GPT-4為何這麼強?輝達GPU如何助攻?OpenAI首席科學家、黃仁勳解密

責任編輯:林美欣

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AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技
AI貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗,國泰重新定義保險科技

國泰未來保險體驗日(Cathay InsurX Day)是國泰金控攜手國泰人壽、國泰產險,所舉辦的台灣金融業首場以保險科技為主軸的產業盛會,打造產壽險對話平台,從台灣保險產業特性出發,以技術 + 場景 + 人性三大視角,重新定義台灣的保險科技。

國泰金控資深副總經理孫至德在開場致詞中,特別提到根據國泰多年的觀察,發現客戶需要的是數位結合實體的保險體驗,因此我們希望結合數位平台與業務員能力找到新的經營模式,同時運用科技讓體驗變得更方便、透明。國泰金控副總經理林佳穎也分享,國泰持續透過場景金融、數位體驗、AI賦能三大關鍵做法,期待能成為「以金融為核心的科技公司」。她強調,保險業不是單打獨鬥,需要更多跨域協作,面對充滿挑戰的未來,「我們更要Run Faster,Better Together」,才能在挑戰中找到新機會。

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圖/ 國泰金控

過去,保險業的數位轉型多聚焦在「流程更快速」與「服務更便捷」等領域,但在生成式人工智慧(GenAI)與代理式人工智慧(Agentic AI)技術崛起後,國泰金控旗下國泰人壽與國泰產險勇於嘗試、將AI全面滲透核心業務流程,讓 AI 不再只是單點輔助,而是貫穿保險價值鏈、提升用戶體驗的關鍵。

以 AI 重塑保險全流程:國壽以 Agentic AI 提升體驗與效率

「我們的目標是以 AI 重塑保險全流程應用。」國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀以理賠流程為例解釋,國泰人壽早在許多年前就透過數位與 AI 等技術協助理賠同仁加快服務與受理、登打、派件與審理的速度,例如,以 OCR(光學字元辨識)醫療文件擷取與 ICD(國際疾病分類)/手術選碼優化登打效率、以 CRSS(理賠風險識別系統)風險分級識別理賠浮濫與詐欺等高風險案件並將之派送給可以審理的同事,以及透過智能工作台與 AI 骨折判讀加快與優化審理流程等。然而,保險陪伴客戶的時間是很長的,隨著保戶年齡逐漸提高,再加上超高齡社會來臨,理賠案件數量持續攀升,需要更多 AI 與自動化強化效率與正確性。

國泰人壽的做法是在既有的 AI 基礎上,加入GenAI 與Agentic AI等技術,以 AI全面升級理賠流程。首先是以「DocAI Agent」突破傳統 OCR 覆蓋率低與高維運成本的限制,僅需一個月調校,即能快速適配不同醫院表單,維持原本的正確率並將覆蓋率由50%提升至近100%,大幅縮短登打時間。其次是透過「Abnormal Agent」打造圖形資料庫(Graph DB)建立理賠關係網,快速標示高風險關係案件提供判斷依據及建議後續的應對方式,加速理賠人員的決策。最後是藉由「Review Assistant Agent」協助整理病歷、醫療單據、診斷證明…等複雜且可能甚至上百頁的文件,並快速歸納出重點,幫助理賠人員快速找到關鍵資訊進行交叉查證,大幅節省審理時間。

莊淑儀指出,光是理賠流程,國泰人壽已打造30個以上的AI Agents,目標是協助理賠人員化繁為簡、更快完成相關工作。在善用科技提升流程體驗的思維下,國泰人壽沒有特別打造額外的AI平台,而是將AI Agent整合至現有理賠流程各個環節,讓同仁們可以在一個介面完成所有工作,兼顧便捷、好上手與效率提升。

除了理賠,國泰人壽也將 AI 應用延伸至商品知識管理,打造業務員的行動智慧助手,從保障缺口判斷、個人化商品推薦到業務員智能對練等流程,都有AI Agent協助提高同仁效率,讓客戶的保險體驗更便利且完善。舉例來說,隨著保險商品高度複雜化,國泰人壽推出「商品知識助理」,協助業務人員快速查詢 3,000 多檔的商品保單條款及規範、醫療行為理賠項目,幫助業務員更快速採取行動,也能將時間與心力投入在更有價值的保戶互動與服務。

「我們不會為了 AI 而 AI,而是建置AI Agent 生態圈,高度整合與重塑理賠、商品服務等核心流程,藉此提升用戶體驗與營運效率。」莊淑儀進一步解釋,國泰人壽不會單純以投資報酬率(ROI)評估AI成效,將以風險控管、流程優化、員工效率與客戶體驗四個構面衡量 AI 對公司影響的廣度、深度和商業價值,並勇於在新的商業模式上進行嘗試,確保每一次的 AI 投入都能為國泰帶來有意義、有實質效益的進步。

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圖/ 國泰金控

從數據到智能,國泰產險以AI強化核心競爭力

國泰產險同樣積極透過數據與AI極大化競爭優勢。國泰產險督導吳香妮指出,面對火災、地震、颱風等難以預測的風險,需要數據與AI驅動的產險保護傘填補損害,把衝擊降到最低,讓生活、經濟與社會能持續穩定運轉。在具體實務上,國泰產險是從「Enrich加值服務」、「Enhance AI輔助風險決策」,以及「Empower生成式AI賦能」這三個面向切入。

台灣交通事故逐年攀升、平均1天發生1,100件交通事故,其中,大車事故發生率是小車的2.2倍,致死率比起小車高達6倍等現況後,國泰產險開始思考,除了提供大車事故後的理賠支援,還可以從事前提供哪些服務?也因此催生了業界首創的「CarTech智能車險加值服務」,透過跟運輸業者與學校等單位的合作,針對車險承保前、中、後提供相應的風險辨識、預警與防治等加值服務。國泰產險與陽明交通大學合作建立全台首個「運輸業者健檢」流程,透過駕駛行為及行車環境等多元數據建置AI模型,即時洞悉駕駛行為及風險分析,並提供運輸業者客製化的風險改善建議,實踐以數據及AI優化損害防阻。吳香妮強調,我們的目標是不僅提供理賠,更要守護客戶,提供超越價格的價值服務。

產險的核心業務之一是再保險,國泰產險的作法是運用AI及數據,化被動為主動,以AI輔助風險決策。過去再保險業務仰賴經驗法則、手動整理資料與透過國際再保險公司提供既有方案,現在則透過數據與AI驅動,主動精準拆解業務目標,以28項風險因子預測風險發生機率與損失金額,自動輸出並比較多種方案,從中探索最適合的再保險規劃。

國泰產險也將AI導入內部流程,解決長期困擾員工的報告製作痛點,包含資料查找費時、人工編寫品質不一、專業術語翻譯困難等。透過一鍵生成報告服務的三個GenAI模組,為員工省下6到7成的手動作業時間,將時間與精力聚焦在更具策略價值的工作,以新世代人機智慧協作模式提升效率與創造嶄新競爭力。

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圖/ 國泰金控

從國泰人壽與國泰產險的實作,可以清楚看到:對國泰而言,AI不僅是新技術導入,更是保險價值鏈全面進化的核心動能,將以數據與AI驅動服務實踐用戶體驗的優化,持續引領台灣保險科技體驗走向新世代。

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